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KI-Programmierwerkzeug: Code Llama AI für Kodierung

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Meta hat Code Llama veröffentlicht, ein auf Llama 2 basierendes KI-Programmierwerkzeug. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen kurzen Blick auf Code Llama AI for coding

Code Llama ist ein großes Sprachmodell (LLM), das Texteingaben verwenden kann, um Code zu generieren und zu diskutieren. Es basiert auf dem beliebten Open-Source-Modell Llama 2 und ist speziell für Programmieraufgaben optimiert. Es unterstützt viele der beliebtesten Programmiersprachen, die heute verwendet werden, einschließlich Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash und mehr

Um Code Llama für PHP und Javascript zu verwenden, können wir es beim MyOOS Projekt als Produktivitäts- und Bildungswerkzeug verwenden, um uns beim Schreiben von robusterem, besser dokumentiertem Softwarecode zu helfen. Wir können Code Llama mit natürlichen Sprachanweisungen oder Codeausschnitten füttern und es wird versuchen, den gewünschten Code zu erzeugen oder zu vervollständigen. Zum Beispiel können wir Code Llama bitten: “Schreiben Sie mir eine Funktion, die eine Zahl als Parameter nimmt und prüft, ob sie gerade oder ungerade ist”. Code Llama könnte dann antworten:

// PHP
function is_even($num) {
  // Prüft, ob eine Zahl gerade oder ungerade ist
  if ($num % 2 == 0) {
    return true; // Die Zahl ist gerade
  } else {
    return false; // Die Zahl ist ungerade
  }
}
// Javascript
function isEven(num) {
  // Checks if a number is even or odd
  if (num % 2 == 0) {
    return true; // The number is even
  } else {
    return false; // The number is odd
  }
}

Wir können auch Code Llama verwenden, um Fehler in unserem bestehenden Code zu finden und zu beheben. Zum Beispiel könnten wir Code Llama fragen: “Was ist falsch mit diesem Code?”. Code Llama könnte dann antworten:

// PHP
<?php
echo "Hello World!"; // Dieser Teil ist in Ordnung
echo $name; // Dieser Teil verursacht einen Fehler, weil die Variable $name nicht definiert ist
?>

// Javascript
console.log("Hello World!"); // This part is fine
console.log(name); // This part causes an error because the variable name is not defined

Wie kann ich Code Llama installieren?

Wie kann ich Code Llama installieren?

Um Code Llama zu installieren, musst du zunächst einige Voraussetzungen erfüllen. Du benötigst wget und md5sum, um die Modelldateien herunterzuladen und zu überprüfen. Du benötigst auch eine conda-Umgebung mit PyTorch und CUDA, um die Modelle auszuführen. Schließlich musst Du das Code Llama Repository von GitHub klonen und die notwendigen Abhängigkeiten installieren.

Die genauen Schritte sind wie folgt:

  1. Stelle sicher, dass Du wget und md5sum installiert hast. Wenn nicht, kannst du mit deinem bevorzugten Paketmanager installieren. Zum Beispiel, unter Ubuntu, kannst du den folgenden Befehl verwenden:
sudo apt-get install wget md5sum

  1. Erstelle eine conda-Umgebung mit PyTorch und CUDA verfügbar. Du kannst die offizielle PyTorch Website besuchen, um die geeigneten Befehle für Ihre Plattform zu finden. Zum Beispiel, unter Linux, kannst du den folgenden Befehl verwenden: (Verwende den, den die offizielle PyTorch Website dir nennt)
conda create -n codelama python=3.8
conda activate codelama
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

  1. Klone das Code Llama Repository von GitHub. Du kannst den folgenden Befehl verwenden:
git clone https://github.com/metaai/code-llama.git

  1. Navigiere in das oberste Verzeichnis und führe den folgenden Befehl aus, um die notwendigen Abhängigkeiten zu installieren:
pip install -e .

  1. Lade die gewünschten Modelldateien von der offiziellen Website herunter und überprüfe ihre Integrität mit md5sum. Zum Beispiel, um das Code Llama – Python 7B Modell herunterzuladen, kannst Du die folgenden Befehle verwenden:
wget https://code-llama.s3.amazonaws.com/models/code_llama_python_7B.tar.gz
wget https://code-llama.s3.amazonaws.com/models/code_llama_python_7B.md5
md5sum -c code_llama_python_7B.md5

  1. Entpacke die Modelldateien in einen beliebigen Ordner. Zum Beispiel, um das Code Llama – Python 7B Modell zu entpacken, kannst du den folgenden Befehl verwenden:
tar -xvzf code_llama_python_7B.tar.gz

  1. Führe das Modell mit dem bereitgestellten Skript aus. Zum Beispiel, um das Code Llama – Python 7B Modell auszuführen, kannst du den folgenden Befehl verwenden:
python run_model.py --model_path code_llama_python_7B --model_type code_llama --language python --device cuda:0

Kopieren

  1. Geben Sie Ihre Eingabe ein und drücken Sie die Eingabetaste, um eine Ausgabe vom Modell zu erhalten.

Wie lange dauert es, bis das Modell trainiert ist?

Die Trainingszeit für das Modell hängt von mehreren Faktoren ab, wie z.B. der Größe des Modells, der Menge der Trainingsdaten, der verwendeten Hardware und den gewählten Hyperparametern. Laut der offiziellen Ankündigung von Meta wurde Code Llama auf einem Cluster von 256 GPUs mit 32 GB Speicher pro GPU trainiert. Die Trainingszeit für die verschiedenen Modelle betrug:

Diese Zeiten beinhalten sowohl die Vortrainingszeit auf dem gesamten Code-Datensatz als auch die Nachtrainingszeit auf den spezifischen Code-Datensätzen. Die zusätzlichen Variationen von Code Llama, wie Code Llama – Python und Code Llama – Instruct, wurden für weitere 2 Tage trainiert.

Es ist wichtig zu beachten, dass diese Zeiten nur als Referenz dienen und sich je nach den verwendeten Ressourcen und Einstellungen ändern können. Wenn Du Code Llama selbst trainieren möchtest, kannst du die offizielle Website besuchen oder den Blog-Post von Hugging Face lesen, um mehr über die erforderlichen Schritte zu erfahren.

Was ist der Unterschied zwischen Vortraining und Nachtraining bei Code Llama?

Der Unterschied zwischen Vortraining und Nachtraining bei Code Llama ist, dass Vortraining ein allgemeiner Prozess ist, bei dem das Modell auf einem großen Korpus von Code aus verschiedenen Quellen und Sprachen trainiert wird, um ein grundlegendes Verständnis von Programmierkonzepten und -strukturen zu erlangen. Nachtraining ist ein spezifischer Prozess, bei dem das Modell auf einem kleineren Korpus von Code aus einer bestimmten Quelle oder Sprache trainiert wird, um es an eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Ziel anzupassen.

Vortraining ist wie eine ganzheitliche Hochschulbildung, die dem Modell eine breite Palette von Fähigkeiten vermittelt, die es dann je nach Bedarf verfeinern kann. Nachtraining ist wie eine berufliche Weiterbildung oder eine Spezialisierung, die dem Modell hilft, seine Leistung in einem bestimmten Bereich zu verbessern. Vortraining und Nachtraining sind beide notwendig, um ein effektives und vielseitiges Modell zu erstellen.

Um dir ein Beispiel zu geben, hat Code Llama verschiedene Variationen für verschiedene Programmiersprachen, wie Code Llama – Python, Code Llama – Java, Code Llama – C++ usw. Diese Variationen wurden alle mit dem gleichen Vortrainingsprozess erstellt, aber mit unterschiedlichen Nachtrainingsprozessen auf den jeweiligen Sprachdatensätzen. Das bedeutet, dass sie alle ein gemeinsames Wissen über Programmierung haben, aber auch einige spezifische Kenntnisse über die Syntax und die Besonderheiten jeder Sprache.

Was sind einige Anwendungen von Code Llama in der Praxis?

Code Llama ist ein KI-Tool für das Programmieren, das Texteingaben verwenden kann, um Code zu generieren und zu diskutieren. Es hat das Potenzial, die Arbeitsabläufe für Entwickler schneller und effizienter zu machen und die Einstiegshürde für Menschen, die das Programmieren lernen wollen, zu senken. Einige mögliche Anwendungen von Code Llama in der Praxis sind:

Dies sind nur einige Beispiele für Anwendungen von Code Llama in der Praxis. Es gibt sicherlich noch viele weitere Möglichkeiten, wie Code Llama genutzt werden kann, um das Programmieren einfacher, schneller und zugänglicher zu machen.

Wie unterscheidet sich Code Llama von anderen AI-Tools für das Programmieren?

Code Llama ist ein neues AI-Tool für das Programmieren, das auf dem Llama 2 Sprachmodell basiert. Es kann Texteingaben verwenden, um Code zu generieren und zu diskutieren. Es unterscheidet sich von anderen AI-Tools für das Programmieren in mehreren Aspekten:

Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding | Meta – About Facebook

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